Identificación de características de rendimiento académico de los estudiantes de pregrado de la Universidad de Nariño entre los años 2010 y 2014 usando minería de datos
Identificación de características de rendimiento académico de los estudiantes de pregrado de la Universidad de Nariño entre los años 2010 y 2014 usando minería de datos
dc.contributor.advisor | Abdón García, Hernán | |
dc.contributor.author | Escobar Madroñero, Sandra Viviana | |
dc.contributor.author | Enríquez Tulcán, Jaime Harvey | |
dc.creator.degree | Magíster en Investigación Operativa y Estadística | spa |
dc.date.accessioned | 2018-11-23T21:43:34Z | |
dc.date.accessioned | 2021-11-02T20:38:34Z | |
dc.date.available | 2018-11-23T21:43:34Z | |
dc.date.available | 2021-11-02T20:38:34Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.description.abstract | La Minería de Datos es un campo interdisciplinario, que en términos generales; organiza, procesa, analiza y genera reportes de grandes volúmenes de datos con el objetivo de descubrir información útil en la forma de relaciones, tendencias y patrones significativos y nuevos que pueden ayudar en la toma de decisiones y mejoramiento de procesos para organizaciones o empresas de diferente tipo. (Pérez López y Santín Gonzalez, 2007) mencionan respecto de la minería de datos “Las técnicas de minería de datos persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos. Estas técnicas tienen como objetivo descubrir patrones, perfiles, y tendencias a través del análisis de los datos utilizando tecnologías de reconocimiento de patrones, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y otras técnicas avanzadas de análisis de datos”, a esta lista de técnicas se puede agregar: clustering, predicción y otras técnicas de análisis multivariado. En (Orallo, Ramirez Quintana, y Ferri Ramírez, 2004) "La información histórica es útil para explicar el pasado, entender el presente y predecir la información futura”, es precisamente el objetivo principal de la Minería de Datos a través del uso de las diferentes técnicas que la componen. | spa |
dc.format | application/pdf | spa |
dc.identifier.local | T006.312 E74;6310000124572 F6543 | spa |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11059/9624 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pereira : Universidad Tecnológica de Pereira | spa |
dc.publisher.department | Facultad de Ingeniería Industrial | spa |
dc.publisher.program | Maestría en Investigación Operativa y Estadística | spa |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.accessRights | openAccess | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Minería de datos | spa |
dc.subject | Rendimiento académico - Investigaciones | spa |
dc.subject | Datos estadísticos | spa |
dc.subject | Educación - Estadística | spa |
dc.title | Identificación de características de rendimiento académico de los estudiantes de pregrado de la Universidad de Nariño entre los años 2010 y 2014 usando minería de datos | spa |
dc.type | masterThesis | spa |
dc.type.hasVersion | acceptedVersion | spa |